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(MATLAB程序)鸟群追踪仿真实验.rar

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简介:
本资源为一个基于MATLAB的鸟群追踪仿真程序,可用于研究群体智能、行为动力学及算法模拟等领域。内含详细代码和实验文档。 此示例展示了如何跟踪大量对象。通过生成一个包含1000只模拟鸟类的鸟群,并使用全局最近邻多目标跟踪器来估计每只鸟在群体中的运动情况,以演示这一过程。 首先定义了鸟群的行为模型:遵循雷诺兹提出的方法,每个boid(即个体)会根据三个规则进行行为调整——避免碰撞、速度匹配以及植绒居中。这三个规则各自有一个权重与之关联,通过调节这些权重来控制整个群体的动态特性,在本示例中设置后的鸟群将围绕一个中心点飞行并形成密集的核心区域。 然而,跟踪如此庞大且紧密排列在一起的对象带来了两个主要挑战:一是如何高效地追踪1000个个体;二是怎样在这样拥挤的空间内识别和定位单个的小目标。为了实现这一目的,示例代码模拟了鸟群的动态行为共10秒(以每步为0.1秒的时间间隔进行计算)。最终结果将展示整个群体的状态以及聚焦于密集核心区域的部分放大视图。

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客服
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  • MATLAB仿.rar
    优质
    本资源为一个基于MATLAB的鸟群追踪仿真程序,可用于研究群体智能、行为动力学及算法模拟等领域。内含详细代码和实验文档。 此示例展示了如何跟踪大量对象。通过生成一个包含1000只模拟鸟类的鸟群,并使用全局最近邻多目标跟踪器来估计每只鸟在群体中的运动情况,以演示这一过程。 首先定义了鸟群的行为模型:遵循雷诺兹提出的方法,每个boid(即个体)会根据三个规则进行行为调整——避免碰撞、速度匹配以及植绒居中。这三个规则各自有一个权重与之关联,通过调节这些权重来控制整个群体的动态特性,在本示例中设置后的鸟群将围绕一个中心点飞行并形成密集的核心区域。 然而,跟踪如此庞大且紧密排列在一起的对象带来了两个主要挑战:一是如何高效地追踪1000个个体;二是怎样在这样拥挤的空间内识别和定位单个的小目标。为了实现这一目的,示例代码模拟了鸟群的动态行为共10秒(以每步为0.1秒的时间间隔进行计算)。最终结果将展示整个群体的状态以及聚焦于密集核心区域的部分放大视图。
  • MATLAB)基于激光雷达的点云数据车辆仿.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的程序包,用于通过激光雷达技术获取的点云数据分析和模拟追踪移动车辆。该实验旨在帮助用户理解和实践如何在复杂的动态环境中有效利用激光雷达数据进行目标跟踪与仿真研究。适用于自动驾驶、机器人导航等相关领域的学习与开发工作。 这些示例展示了如何利用安装在自主车辆顶部的激光雷达传感器的数据来跟踪车辆。激光雷达传感器会将测量结果以点云的形式报告出来。本示例阐述了在MATLAB中处理点云及对象追踪的工作流程,所用数据是从高速公路驾驶场景记录下来的。在此案例研究里,我们将通过联合概率数据关联(JPDA)和交互式多模型(IMM)方法来跟踪车辆。 由于激光雷达传感器的高分辨率特性,每次扫描都会产生大量的点,这些被称为“点云”。必须对原始数据进行预处理以提取感兴趣的对象,例如汽车、骑自行车的人以及行人。在此示例中,您将使用经典的分割算法和基于距离的聚类分析方法来实现这一点。 有关如何利用激光雷达数据区分地面和平面障碍物等对象的信息,请参考《地平面与障碍物检测》(自动驾驶工具箱)这一实例;对于深度学习分割工作流,则可以查阅关于《车辆检测、分类及追踪》(激光雷达工具箱)的相关内容。
  • 【雷达】基于MATLAB GUI的时扫描与雷达仿MATLAB仿 6843期】.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB GUI的实时扫描与追踪雷达仿真的设计,适用于雷达系统的研究和教学。包含源代码及详细文档,旨在帮助用户理解雷达的工作原理及其应用。适合科研人员和技术爱好者深入学习和探索。下载后请参考内部说明进行安装和使用。 在平台上,“武动乾坤”上传的Matlab资料包含可运行代码,并经验证有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果示例图; 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或直接联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m 文件; 步骤三:点击运行按钮等待程序完成并查看结果; 4. 若有进一步的仿真咨询需求,可以联系博主: 4.1 提供博客或资源完整代码服务 4.2 协助复现期刊论文或参考文献中的实验内容; 4.3 定制Matlab程序开发; 4.4 科研合作。
  • L1 MATLAB
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    本项目为基于MATLAB编写的L1导航滤波器仿真程序,用于卫星或航空器自主导航系统中的位置与速度估计。 L1跟踪的Matlab程序可以进行相关的目标追踪工作。
  • MATLAB)机动目标跟仿.rar
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    本资源为《MATLAB程序》中关于机动目标跟踪仿真的代码集合,适用于雷达系统、无人机导航等领域研究与教学。 此示例展示了如何使用各种跟踪筛选器来追踪机动目标。它比较了单个运动模型与多个运动模型的滤波器之间的差异。在该示例中,定义了一个最初以200米/秒的速度直线移动33秒的目标,在这之后开始以10度/秒的角度进行恒定转弯,这一过程持续同样时长后目标又以每平方秒3米的加速度继续直线加速。 首先创建一个具有等速运动模型的目标。使用第一个测量值来设定初始状态和状态协方差,并将过程噪声设置为非累加形式,以便根据x、y以及z三个方向中的未知加速度定义过程噪声。对于每一个新的测量数据点,可以预测滤波器的状态变化,计算出预测位置与真实位置之间的距离差异,并利用这些新信息校正滤波器来获得目标的当前最佳估计值。 如果运动模型不够准确(比如等速模型无法完全描述实际中逐渐加速或转向的情况),一种可能的方法是增加过程噪声。这有助于提升对未建模因素的包容性,使系统更加依赖于实时测量数据而非仅仅依靠预先设定好的模型来预测目标位置。这里通过设置一个高值的过程噪声参数(大约相当于5G转弯)创建了一个等速滤波器实例。
  • BOC信号MATLAB仿代码
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    本项目提供了一套用于BOC(二进制偏移载波)信号追踪的MATLAB仿真代码。通过详细的参数设置与算法实现,该代码可以有效地模拟和分析BOC信号在不同环境下的性能表现。适用于卫星通信领域的研究者和技术人员进行深入探索和应用开发。 MATLAB仿真包括BOC信号产生以及通过锁相环实现信号跟踪的功能,可以直接运行。该仿真实现接近工程实际思路,可用于FPGA实现前的功能验证。
  • MATLAB)基于激光雷达的车辆检测、分类与仿.rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB开发的激光雷达车辆检测、分类和追踪仿真的程序包。通过该工具,用户可以模拟不同场景下的自动驾驶系统性能评估。 本示例展示了如何利用安装在ego车辆上的激光雷达传感器获取的点云数据来检测、分类并跟踪其他车辆。所使用的激光雷达数据来源于高速公路驾驶场景中的记录。在此过程中,对采集到的点云数据进行分割处理,并通过网络确定对象类别。采用基于交互式多模型滤波器和联合概率数据关联(JPDA)算法构建的追踪系统来进行目标物体的追踪。 在实现配备ADAS系统的车辆完全自主性的过程中,感知模块扮演着至关重要的角色。激光雷达与摄像头是此工作流程中不可或缺的关键传感器:前者擅长提供精确的距离信息以帮助识别障碍物;后者则能捕捉到丰富的环境细节,有利于提高物体分类精度。 本示例涵盖的主要环节包括: - 地面层分割 - 语义分割 - 定向边界框拟合 - 针对追踪的边界框 流程图概览了整个系统的运作机制。
  • 基于MATLAB导引法仿现.pdf
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    本论文探讨了利用MATLAB平台实现追踪导引方法的仿真技术,详细分析并展示了该算法在不同场景下的应用与效果。 本段落档介绍了如何使用MATLAB实现追踪导引法的仿真过程。
  • MATLAB仿中的车辆逐跟
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    本项目利用MATLAB进行车辆追逐场景的仿真研究,通过算法实现对移动目标的有效追踪,适用于自动驾驶及交通安全分析等领域。 实现两辆虚拟车辆之间的追逐模拟,并以自我车辆为参考点,跟踪另一辆车的相对位置。
  • MATLAB星点仿
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    MATLAB星点仿真实验程序是一套利用MATLAB软件开发的仿真工具包,专注于星点模式下的算法模拟与分析,适用于科研和工程教育领域。 Matlab星点仿真程序用于生成星点图。这种类型的绘图在数据分析和可视化中有广泛应用。通过编写适当的代码,可以使用Matlab创建美观且具有洞察力的星点图表来展示数据分布情况和特征之间的关系。